基于改进随机森林的故障诊断方法研究.pdf

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第15卷第4期 计算机集成制造系统 V01.15NO.4 2009年4月 Integrated Systems 009 Computer Manufact毗ing Apr.2 文章编号:1006—5911(2009)04—0777一09 基于改进随机森林的故障诊断方法研究 庄进发,罗键,彭彦卿,黄春庆,吴长庆 (厦门大学自动化系,福建厦门 361005) 擒要:为解决不可识别故障诊断中无法有效定位的问题,提出一种基于改进随机森林的故障诊断方法。该 方法通过改进决策树的bagging方式,采用条件概率指数进行决策树的无偏节点分裂,并以权晕投票法综合决策树 的分类结果。在此基础上,利用变量重要性测量来获取辅助故障定位的故障原型指数,从而较好地弥补了随机森 林和传统机器学习在故障诊断中的不足和局限性。最后在一个标准数据集和田纳西一伊斯曼故障诊断的问题上 进行验证,结果证明了该方法的有效性与可行性。 关键词:故障诊断;随机森林;故障原型;田纳西一伊斯曼 中图分类号:TP277 文献标识码:A forests Fault methodbasedonmodifiedrandom diagnosis ZHUANG_,ifa,LUOJian,PENG Chang—qing y口qing,HUANGChun—qing,WU of Automation,XiamenUniversity,Xiamen361005,China) (Department solvethe ofinefficient faultlocationinunidentifiedfault oftraditional Abstract:To problem determining diagnosis fault methodbasedonmodifiedrandomforestswas machine-learningtechnologies,adiagnosis proposed.Firstly, randomdecisiontreeswerecreatedviamodified of andunbiasedselectionbasedoncondition— algorithmbagging split al indexSOastoconstructrandom was tOcombinethe probability forests.Secondly,weightedvotingapplied predic— tionofthedecisiontrees.Then,faultwere themeasurementof in prototypescomputedthrough variable-importance randomforests,whichassistedin thefault methodwasillustratedand determininglocation

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